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發(fā)視頻如何使用流網(wǎng)絡(luò)進行流式計算動態(tài)任務(wù)調(diào)度策略的詳細資料說明
2018-12-26 |
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資料介紹
針對大數(shù)據(jù)流式計算平臺中輸入數(shù)據(jù)流速急劇上升所導(dǎo)致的計算延遲升高問題，提出了基于流網(wǎng)絡(luò)模型的動態(tài)調(diào)度策略，并將其應(yīng)用于Flink數(shù)據(jù)流計算平臺。首先，通過定義有向無環(huán)圖（DAG）中每條邊的容量和流量將其轉(zhuǎn)化為流網(wǎng)絡(luò)模型，并通過容量檢測算法確定每條邊的容量值；然后，通過最大流算法計算對應(yīng)的增進網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化路徑，從而在輸入速率上升階段提升集群的吞吐量，并通過評估時空代價論證了算法的可行性；最后，討論了重要參數(shù)對算法執(zhí)行效果的影響，并通過實驗得出了在不同類型的作業(yè)中推薦的參數(shù)取值。經(jīng)實驗驗證得出：所提算法與Flink平臺現(xiàn)有的任務(wù)調(diào)度策略相比，在輸入速率上升階段對不同作業(yè)類型中集群吞吐量的優(yōu)化比均高于16.12%。實驗結(jié)果表明動態(tài)調(diào)度策略在滿足任務(wù)延遲約束的前提下有效提高了集群的吞吐量。
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